論文の概要: A Novel AI-enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 using Smartphone Embedded Sensors: Design Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07434v2
• Date: Sat, 30 May 2020 04:27:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 04:07:36.423355
• Title: A Novel AI-enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 using Smartphone Embedded Sensors: Design Study
• Title（参考訳）: スマートフォン内蔵センサーを用いた新しいAIを利用したコロナウイルス19の診断フレームワーク:設計研究
• Authors: Halgurd S. Maghdid and Kayhan Zrar Ghafoor and Ali Safaa Sadiq and Kevin Curran and Danda B. Rawat and Khaled Rabie
• Abstract要約: 新型コロナウイルスの新型ウイルスは、中国武漢で最初に発見された。 本稿では,内蔵スマートフォンセンサを用いた新型コロナウイルス検出のための新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、スマートフォンセンサーの信号測定結果を読み、肺炎の重症度を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.63630411414153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronaviruses are a famous family of viruses that cause illness in both humans and animals. The new type of coronavirus COVID-19 was firstly discovered in Wuhan, China. However, recently, the virus has widely spread in most of the world and causing a pandemic according to the World Health Organization (WHO). Further, nowadays, all the world countries are striving to control the COVID-19. There are many mechanisms to detect coronavirus including clinical analysis of chest CT scan images and blood test results. The confirmed COVID-19 patient manifests as fever, tiredness, and dry cough. Particularly, several techniques can be used to detect the initial results of the virus such as medical detection Kits. However, such devices are incurring huge cost, taking time to install them and use. Therefore, in this paper, a new framework is proposed to detect COVID-19 using built-in smartphone sensors. The proposal provides a low-cost solution, since most of radiologists have already held smartphones for different daily-purposes. Not only that but also ordinary people can use the framework on their smartphones for the virus detection purposes. Nowadays Smartphones are powerful with existing computation-rich processors, memory space, and large number of sensors including cameras, microphone, temperature sensor, inertial sensors, proximity, colour-sensor, humidity-sensor, and wireless chipsets/sensors. The designed Artificial Intelligence (AI) enabled framework reads the smartphone sensors signal measurements to predict the grade of severity of the pneumonia as well as predicting the result of the disease.
• Abstract（参考訳）: コロナウイルスはヒトと動物の両方に病気を引き起こすウイルスの有名なファミリーである。 新型コロナウイルスの新型ウイルスは、中国武漢で最初に発見された。 しかし最近、世界保健機関(WHO)によると、このウイルスは世界中に広まり、パンデミックを引き起こしている。 さらに最近では、世界各国が新型コロナウイルス(covid-19)対策に全力を挙げている。 ウイルスの検出には、胸部ctスキャン画像の臨床分析や血液検査結果など多くのメカニズムがある。 確認された新型コロナウイルス患者は、発熱、疲労、乾燥したうっ血を呈する。 特に、医療検出キットなどのウイルスの初期結果を検出するために、いくつかの技術が使用できる。 しかし、こうしたデバイスは膨大なコストを被り、インストールと使用に時間がかかる。 そこで本稿では,スマートフォンセンサを内蔵した新型コロナウイルス検出のための新しい枠組みを提案する。 この提案は低コストのソリューションを提供しており、多くの放射線学者がすでにさまざまな日用スマートフォンを所有している。 それだけでなく、一般の人々も、ウイルス検出の目的でスマートフォンでこのフレームワークを利用できる。 現在スマートフォンは、既存の計算能力豊富なプロセッサ、メモリ空間、カメラ、マイク、温度センサー、慣性センサー、近接センサー、色センサー、湿度センサー、ワイヤレスチップセット/センサーを含む多数のセンサーで強力である。 デザインされた人工知能(AI)フレームワークは、スマートフォンセンサーの信号を読み取り、肺炎の重症度を予測し、疾患の結果を予測する。

関連論文リスト

• COVID-Net USPro: An Open-Source Explainable Few-Shot Deep Prototypical Network to Monitor and Detect COVID-19 Infection from Point-of-Care Ultrasound Images [66.63200823918429]
  COVID-Net USProは、最小限の超音波画像から高精度で新型コロナウイルス陽性の患者を監視し、検出する。 ネットワーク全体では99.65%の精度、99.7%のリコール、99.67%の精度で5発の撮影で訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T16:05:51Z)
• People detection and social distancing classification in smart cities for COVID-19 by using thermal images and deep learning algorithms [0.0]
  新型コロナウイルス(COVID-19)は、2019年12月に中国武漢で発見された重症呼吸器症候群(SA)による病気である。 本研究では,熱画像を用いた社会距離分類のための人工知能システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-10T16:30:29Z)
• Project Achoo: A Practical Model and Application for COVID-19 Detection from Recordings of Breath, Voice, and Cough [55.45063681652457]
  コンシューマー端末で録音した音声を用いて、新型コロナウイルスを迅速にトリアージする機械学習手法を提案する。 この手法は,信号処理手法と微調整深層学習ネットワークを組み合わせることで,信号の識別,コークス検出,分類を行う手法を提供する。 我々はまた、症状チェッカーと音声、息、うず信号を使って新型コロナウイルスの感染を検知するモバイルアプリケーションを開発し、展開した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T08:07:56Z)
• Rapid COVID-19 Risk Screening by Eye-region Manifestations [64.6260390977642]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の患者には、臨床的な証拠として、より多くの眼症状が報告されている。 そこで本研究では,共通CCDおよびCMOSカメラで撮像された眼領域画像の高速スクリーニング手法を提案する。 我々の新型コロナウイルスの急激な事前スクリーニングモデルは、コストが低く、完全自己パフォーマンスで、非侵襲的で、重要なリアルタイム性を持つため、継続的な健康監視を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-12T01:56:10Z)
• In-Line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision Classification of Lung Chest X-Rays [91.3755431537592]
  本研究は、COVID-19 LCXRデータ不足のバランスをとるために画像変換を適用するために、文献の体系を活用することを目的としている。 convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術は、健康状態と疾患状態を区別する特徴を選択することができる。 本研究は,CNNアーキテクチャを用いて高速多クラスLCXR分類を94%精度で行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:01:43Z)
• Assessing Automated Machine Learning service to detect COVID-19 from X-Ray and CT images: A Real-time Smartphone Application case study [0.0]
  SARS COV-2の最近の流行は、非介入的で持続可能なAIソリューションを研究するユニークな機会を与えてくれた。 この研究は、COVID-19のようなパンデミックな状況に対して、MLベースの診断決定支援システムに反応するのに適したものだ。 この研究の主な目的の1つは、AIを利用したスマートフォンによるリアルタイムアプリケーションの性能を開発・評価することであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-03T23:18:05Z)
• A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against COVID-19 [75.84689958489724]
  SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、世界的な感染拡大につながっている。 新型コロナウイルス対策の強力なツールとして、人工知能(AI)技術はこのパンデミックに対抗するために広く利用されている。 この調査では、新型コロナウイルス対策におけるAIテクノロジの既存および潜在的応用に関する包括的見解を、医療とAI研究者に提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T22:48:15Z)
• COVID-19 Screening Using Residual Attention Network an Artificial Intelligence Approach [2.6520663596293437]
  新型コロナウイルスは現在200カ国以上で600万人が感染している。 人工知能を用いた新型コロナウイルススクリーニング手法を提案する。 私たちの技術は、患者のウイルスの存在を確認するのにほんの数秒しかかからない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T16:33:01Z)
• A First Look at Privacy Analysis of COVID-19 Contact Tracing Mobile Applications [3.592774078025348]
  2019年12月の新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、新型コロナウイルスの症状を示す人々を追跡し、追跡し、隔離するモバイルアプリケーションが急増している。 内蔵センサーを使うことで、ユーザーの個人情報が開示される可能性があるため、ユーザーのプライバシーとセキュリティに脅威をもたらす可能性がある。 本稿では、新型コロナウイルスの感染拡大を封じ込め、人々の生活を正常に戻すために設計された、多数のスマートフォンアプリケーションについて分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T21:57:00Z)
• Detection of Covid-19 From Chest X-ray Images Using Artificial Intelligence: An Early Review [3.0079490585515343]
  新型コロナウイルスの感染者は、米国、イタリア、中国、スペイン、イラン、フランスが最大で196カ国となっている。 接触によるウイルスの移動を防止するため、自動検出システムの開発が義務付けられている。 ResNet、Inception、Googlenetなど、新型コロナウイルスを検出するために、いくつかのディープラーニングアーキテクチャがデプロイされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-11T16:15:53Z)
• Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.41929762209328]
  新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。 X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。 最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:21:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。